## Analisis Perbandingan Kinerja Algoritma Klasifikasi Data Mining Penelusuran Minat Calon Mahasiswa

## Comparative Analysis of Data Mining Classification Algorithm Performance for Searching Prospective Student Interests
1 Budiman*, 2 Zatin Niqotaini
Sistem Informasi, Fakultas Teknologi dan Informatika, Universitas Informatika dan Bisnis Indonesia Jl. Soekarno-Hatta No.643, Sukapura, Kec. Kiaracondong, Kota Bandung, Jawa Barat, Indonesia *e-mail: budiman1982@gmail.com
( received : 25 November 2021 , revised : 25 November 2021, accepted : 20 Desember 2021)

## Abstrak
Penerimaan  mahasiswa  baru  merupakan  kegiatan  yang  selalu  dilaksanakan  setiap  Perguruan  Tinggi dalam  menyambut  Tahun  Akademik  baru.  Penurunan  jumlah  pendaftar  pada  setiap  tahun  terutama masa  pandemi  Covid-19  saat  ini  menjadi  permasalahan  AMIK  HASS  dalam  perekrutan  mahasiswa, maka diperlukan upaya untuk  mengolah data penerimaan mahasiswa baru yang ada. Penerapan data mining  menggunakan  algoritma  klasifikasi  salah  satunya  bertujuan  untuk  melakukan  prediksi. Algoritma  klasifikasi  yang  digunakan  yaitu  Naïve  Bayes  (NB),  Decision  Tree  J48  (J48),  K-Nearest Neighbor  (K-NN),  Random  Forest  (RF)  dan  Support  Vector  Machine  (SVM).  Pengujian  kelima algoritma  klasifikasi  bertujuan  untuk  menganalisis  kinerja  masing-masing  algoritma,  sehingga memberikan informasi dan pengetahuan data set sebagai rekomendasi dalam strategi promosi dimasa yang  akan  datang.  Penelitian  ini  menggunakan  Machine  Learning  Waikato  Environment  for Knowledge  Analysis  (WEKA).  Data  set  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  penelusuran potensi  dan  minat  calon  mahasiswa  baru  sebanyak  5934  record.  Pengujian  yang  dilakukan  pada kelima  algoritma  klasifikasi  menggunakan  mode  test  percentage  split  yaitu  70%  untuk  data  training dan  30%  untuk  data  testing.  Hasil  pengujian  menunjukkan  tingkat  akurasi  tertinggi  pada  algoritma klasifikasi  J48  sebesar  90,34%  diikuti  RF  sebesar  89,04%,  SVM  sebesar  88,43%,  K-NN  sebesar 87,53%,  SVM  sebesar  87,25%.  Berdasarkan  hasil  pengujian  algoritma  klasifikasi  J48  merupakan algoritma terbaik terhadap pengujian data set dengan tingkat kesalahan prediksi paling rendah sebesar 0,26.  Algoritma  klasifikasi  Decision  Tree  J48  memiliki  aturan  eksplisit  untuk  klasifikasi  dan penanganan data heterogen yang tepat dengan memiliki rule sebanyak 255.
Kata  kunci: Data  Mining,  Naïve  Bayes,  Decision  Tree  J48,  K-Nearest  Neighbor,  Random  Forest, Support Vector Machine

## Abstract
Admission  of  new  students  is  an  activity  that’s  always  carried  out  by  every  university  in  the  new academic year. The decline in the number of registrants every year is an obstacle for AMIK HASS in new  student  admissions,  efforts  are  needed  to  process  the  existing  data  on  new  student  admissions. Data mining applications use classification algorithms that aim to make predictions. The algorithms used  are  Nave  Bayes  (NB),  Decision  Tree  J48  (J48),  K-Nearest  Neighbor  (K-NN),  Random  Forest (RF),  and  Support  Vector  Machine  (SVM).  Algorithm  testing  to  analyze  the  performance  of  each algorithm  uses  WEKA.  The  data  set  used  in  this  study  is  the  search  for  potential  and  interest  of prospective new students as many as 5,934 records. The tests carried out on the five algorithms use the  test  percentage  split  mode,  which  is  70%  for  training  data  and  30%  for  test  data.  The  highest accuracy rate on J48 is 90.34% followed by RF at 89.04%, SVM at 88.43%, K-NN at 87.53%, NB at 87.25%. J48 is the best algorithm for testing data sets with the lowest prediction error rate of 0.26. The  J48  classification  algorithm  has  explicit  rules  for  the  classification  and  handling  of heterogeneous data by having 255 rules.
Keywords: Data  Mining,  Naïve  Bayes,  J48  Decision  Tree,  K-Nearest  Neighbor,  Random  Forest, Support Vector Machine

## 1 Pendahuluan
Mahasiswa  merupakan  aset  dalam  sebuah  perguruan  tinggi.  Kemajuan  perguruan  tinggi  dapat dilihat dari jumlah mahasiswa yang  melakukan pendaftaran pada setiap pembukaan tahun akademik baru[1]. Perguruan tinggi negeri dan swasta secara berkala pada setiap tahunnya melakukan kegiatan penerimaan  mahasiswa  baru.  Upaya  memaksimalkan  kegiatan  penerimaan  mahasiswa  baru  butuh sebuah langkah-langkah khusus yang harus dilakukan perguruan tinggi untuk dapat mengetahui target dari  mahasiswa  baru  secara  detail[2].  Proses  penerimaan  mahasiswa  baru  merupakan  aktivitas value chain perguruan tinggi[3]. Permasalahan yang terjadi dalam perekrutan mahasiswa adalah banyaknya jumlah  calon  mahasiswa  yang  tidak  mendaftar  untuk  setiap  tahunnya  padahal  peserta  seleksi  telah dinyatakan lulus. Hal ini menjadi masalah yang harus diselesaikan oleh pihak perguruan tinggi, yang berarti  kuota  mahasiswa  baru  untuk  setiap  program  studi  belum  tercapai.  Salah  satu  penyebab terjadinya penurunan jumlah mahasiswa baru pada tahun ini adalah kurang dilakukannya pengolahan data  mahasiswa  secara tepat  berdasarkan  data  historis  oleh pihak  administrasi  perguruan tinggi.  Hal tersebut dapat mempengaruhi pengambilan keputusan dalam menentukan wilayah promosi yang tepat sasaran.  Pengolahan  data mahasiswa  seharusnya  dilakukan  agar  dapat  menentukan  wilayah  promosi yang tepat sasaran sehingga tidak terjadi penurunan jumlah mahasiswa pada tahun berikutnya[4].
Akademi Manajemen Informatika dan Komputer HASS atau AMIK HASS merupakan perguruan tinggi swasta di Kota Bandung. Berbagai upaya strategi promosi telah dilakukan untuk menarik minat calon  mahasiswa  yaitu  memasang  spanduk, broadcast melaui  media  sosial  maupun  media  cetak, penawaran  beasiswa  Yayasan  dan  kunjungan  langsung  ke  sekolah.  Kunjungan  langsung  ke  sekolah bertujuan untuk mempromosikan keberadaan AMIK HASS Bandung. Penyebaran angket penelusuran potensi  dan  minat  calon  mahasiswa  baru  yang  telah  diisi  oleh  siswa  menjadi  referensi  bagi  Bagian Marketing  untuk  mendapatkan  informasi  calon  mahasiswa  yang  akan  mendaftar.  Berdasarkan  data yang  diperoleh,  penerimaan  mahasiswa  baru  AMIK  HASS  mengalami  penurunan  jumlah  pendaftar pada setiap tahun terutama masa pandemi Covid-19 saat ini. Permasalahan tersebut diperlukan upaya untuk  mengolah  data  penerimaan  mahasiswa  baru  yang  ada,  kemudian  mengidentifikasi  pola-pola dalam data tersebut sebagai informasi yang dapat memprediksi kemungkinan jumlah calon mahasiswa baru  yang  akan  melakukan  pendaftaran.  Proses  identifikasi  pola  data  dapat  dilakukan  dengan menerapkan metode yang termasuk dalam ilmu data mining, salah satunya adalah klasifikasi[5].
Perguruan  tinggi  yang  menjadi  tempat  penerapan data  mining sangat  memperhatikan  data pendaftaran mahasiswa, mencari pola dan kemungkinan pengaruhnya terhadap keputusan mahasiswa untuk masuk perguruan tinggi. Prediksi, sebagai salah satu teknik data mining yang umum digunakan dalam  literatur,  dianggap  sebagai  metode  praktis  untuk  manajemen  perguruan  tinggi  dalam menghasilkan pengetahuan yang akan digunakan untuk pengambilan keputusan[6].
Tujuan penelitian ini diharapkan dapat memperoleh hasil dengan tingkat akurasi dan presisi yang lebih  baik  berdasarkan  kinerja  masing-masing  algoritma  klasifikasi.  Sehingga  dapat  memberikan rekomendasi pengambilan keputusan bagi Bagian Marketing untuk menentukan arah strategi promosi di masa yang akan datang.

## 2 Tinjauan Literatur
Data mining sering digunakan dalam data berukuran besar untuk menemukan informasi penting dalam  data  tersebut.  Sumber  data  dapat  mencakup  database, data  warehouse , database  online dan repositori  informasi  lainnya[7].  Penerapan data  mining pada  penelitian  terdahulu  telah  banyak diterapkan  pada  perguruan  tinggi  untuk  menunjang  kegiatan  penerimaan  mahasiswa  baru,  salah satunya  untuk  melakukan  prediksi  dengan  menggunakan  algoritma  klasifikasi.  Prediksi  peningkatan pendaftaran  pada  perguruan  tinggi  menggunakan Neural  Networks,  Decision  Trees,  Bayes dan Logistic Regression di Islamic Azad University, Iran. Hasil penelitian menunjukkan Neural Network , Decision Tree , Bayes dan Logistic Regression sangat efektif untuk melakukan prediksi terhadap calon pendaftar  pada  perguruan  tinggi[8].  Kemudian,  prediksi  pendaftaran  mahasiswa  baru  di  Cebu Technological  University-Barili  Campus,  Philippines.  Teknik  yang  digunakan  dalam  prediksi  yaitu model Autoregressive Integrated Moving Average atau ARIMA. Data set yang digunakan merupakan data  masa  lampau  yaitu  data  pendaftaran  mahasiswa  baru  mulai  tahun  akademik  2011-2012  sampai 2018-2019. Hasil penelitian menunjukkan tren peningkatan pendaftaran yang akan terjadi pada setiap tahunnya[9]. Prediksi peningkatan jumlah pendaftaran calon mahasiswa baru di Murang’a University
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
of  Technology,  Kenya.  menggunakan Ensemble  Classifier .  Algoritma  yang  digunakan  yaitu J48 , Naïve  Bayes , Classification  and  Regression  Tre e  atau CART ,  dan Bagging .  Hasil  penelitian menunjukkan J48 memiliki tingkat akurasi tertinggi sebesar 84% diikuti Baging sebesar 82%, CART sebesar  77%  dan Naïve  Bayes sebesar  72%[10].  Prediksi  perilaku  pendaftaran  mahasiswa  dan  pola tingkat drop out pada institusi perguruan tinggi menggunakan Machine Learning . Penelitian tersebut menggunakan algoritma Apriori Boosted Regression Tree . Data set diperoleh dari Abu Dhabi School of  Management (ASDM),  Uni  Arab  Emirates.  Hasil  penelitian  menunjukkan  tingkat  akurasi  pada tahun  2019  sebesar  86%  dan  tahun  2020  sebesar  78%.  Penurunan  tingkat  akurasi  pendaftaran mahasiswa pada tahun 2020 diakibatkan karena pandemi Corona Virus-19 [11].
Penelitian  terkait  penerapan  dan  analisis  perbandingan  kinerja  algoritma  klasifikasi  telah dilakukan di perguruan tinggi Indonesia untuk mengolah data penerimaan mahasiswa baru. Penerapan algoritma K-Nearest Neighbor untuk menentukan pola penerimaan mahasiswa baru di Polteknik Pos. Data  set yang  digunakan  pada  saat  calon  mahasiswa  mendaftar  dan  melaksanakan  ujian  masuk. Algoritma K-Nearest  Neighbor mendapatkan  tingkat  kepercayaan  sebesar  67%-77%.  Sehingga  data penerimaan  mahasiswa  baru  dapat  dijadikan  acuan  untuk  mengetahui  profil  mahasiswa  baru  yang akan  melakukan  Her  Registrasi[12].  Kemudian,  Implementasi Naïve  Bayes dalam  klasifikasi  calon mahasiswa  baru  di  STMIK  Kharisma  Makassar.  Pengujian  dilakukan  dengan  membagi data  set sebanyak 80% untuk data training dan sebanyak 20% untuk data testing . Tingkat akurasi Naïve Bayes mencapai sebesar 73% dengan nilai sensitivity sebesar 46,93% dan Precision sebesar 95,83%. Hasil ini  menunjukkan  kinerja  algoritma  klasifikasi  cukup  baik  pada data  set calon  mahasiswa  baru[13]. Selain  itu, Naïve  Bayes digunakan  dalam  pengembangan  sistem  cerdas  untuk  prediksi  daftar  ulang mahasiswa  baru  di  Universitas  Pendidikan  Ganesha.  Hasil  pengujian  tingkat  akurasi  untuk  keempat jalur pendaftaran memiliki rata-rata akurasi sebesar 71,65%, rata-rata presisi sebesar 75,46%, rata-rata recall sebesar  80,91%,  rata-rata specificity sebesar  36,96%,  dan  rata-rata f1  score sebesar  80,94%. Sehingga  hasil  pengujian  pada  sistem  tergolong  cukup  baik  dalam  memprediksi  daftar  ulang mahasiswa  baru[14].  Penerapan  algoritma  ID3  untuk  mendukung  sosialisasi  penerimaan  mahasiswa baru  di  Universitas  Islam  Negeri  Raden  Fatah  Palembang.    Data  yang  digunakan  dalam  penelitian merupakan  data  wisuda  tiga  tahun  terakhir  yang  berasal  dari  Pusat  Teknologi  Informasi  dan Pangkalan Data (PUSTIPD). Evaluasi data set menggunakan k-Fold Cross-Validation dengan jumlah k-10  menghasilkan  akurasi  sebesar  67,26%.  Sehingga  algoritma  klasifikasi  ID3  menunjukkan  hasil yang cukup baik[15]. Analisis dan penerapan algoritma Support Vector Machine dalam data mining untuk menunjang strategi promosi penerimaan mahasiswa baru di Universitas PGRI Semarang. Hasil pengujian diperoleh tingkat akurasi sebesar 73,6%[16]. Analisis kelayakan lokasi promosi penerimaan mahasiswa  baru  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes dan Decision  Tree  C4.5 di  Sekolah  Tinggi Manajemen  dan  Informatika  (STMIK)  Bani Saleh.  Hasil  pengujian  menggunakan  Rapidminer  maka diperoleh  nilai akurasi  pada  algoritma Naïve Bayes sebesai  91,43%  dan Decision  Tree  C4.5 sebesar 94,29%.  Hasil  pengukuran  menunjukkan  kedua  algoritma  cukup  handal[17].  Analisis  komparasi algoritma data  mining untuk  klasifikasi  her  registrasi  calon  mahasiswa  di  STMIK  Widya  Pratama. Algoritma  yang  digunakan  dalam  penelitian  yaitu Naïve  Bayes , K-Nearest  Neighbor dan Decision Tree  C4.5 .  Hasil  pengujian  tingkat  akurasi  algoritma Decision  Tree  C4.5 merupakan  yang  terbaik yaitu 80,72% diikuti algoritma K-Nearest Neighbor sebesar 80,46% dan Naïve Bayes sebesar 74,49%. Ketiga  algoritma  klasifikasi  dapat  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  her  registrasi  calon mahasiswa[1].  Komparasi  kinerja  algoritma C4.5 dan Naive  Bayes untuk  prediksi  kegiatan penerimaan  mahasiswa  baru  di  Universitas  STIKUBANK  Semarang.  Algoritma C45 memiliki  nilai akurasi  lebih  tinggi  sebesar  88,74%  dibandingkan  algoritma Naive  Bayes yang  memiliki  akurasi sebesar 87,24%[5].
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya,  penerapan  algoritma  klasifikasi  cukup  efektif  dalam penerimaan  mahasiswa  baru.  Pada  Penelitian  ini, data  set yang  akan  digunakan  berbeda  dengan penelitian  sebelumnya  yaitu data  set penelusuran  potensi  dan  minat  calon  mahasiswa  baru  yang diperoleh dari Bagian Marketing. Algoritma klasifikasi yang digunakan yaitu algoritma Naïve Bayes (NB) ,  Decision  Tree  J48 (J48) ,  K-Nearest  Neighbor (K-NN) ,  Random  Forest (RF)  dan Support Vector  Machine (SVM).  Penelitian  ini menggunakan Machine  Learning Waikato  Environment  for Knowledge Analysis atau WEKA[18].

## 3 Metode Penelitian
Metode yang digunakan dalam penelitian mengadopsi proses data mining CRISP-DM atau Cross Industry  Standard  Process  for  Data  Mining yang  terdiri  dari  enam  fase  yang  dapat  dilihat  pada Gambar 1.
Gambar 1. Metode CRISP-DM [19][20]
3.1. Fase Pemahaman Bisnis ( Business Understanding Phase )
Fase  pemahaman  bisnis data  mining bertujuan  untuk  melakukan  analisis  perbandingan  kinerja algoritma  klasifikasi  terhadap data  set penelusuran  potensi  dan  minat  calon  mahasiswa  baru  serta mengidentifikasi  pola-pola  yang  terbentuk  dari  data  masa  lampau  menggunakan  algoritma  NB,  J48, K-NN, RF dan SVM.
3.2. Fase Pemahaman Data ( Data Understanding Phase )
Fase pemahaman data terdiri dari beberapa proses diantaranya pengumpulan data awal, deskripsi data,  eksplorasi  data  dan  verifikasi  kualitas  data.  Proses  pengumpulan  data  bertujuan  untuk mempelajari  struktur  data  pada  Bagian  Marketing  melalui  penelusuran  potensi  dan  minat  calon mahasiswa  baru,  selanjutnya  menentukan  atribut  yang  akan  digunakan  dalam  proses data  mining . Proses  deskripsi  data  bertujuan  untuk  menganalisis  sumber  data  awal  yang  diperoleh  dari database Bagian Marketing. Sehingga dapat menentukan atribut yang akan diproses dalam data mining . Proses eksplorasi data bertujuan untuk menentukan Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data  penelusuran  potensi  dan  minat  calon  mahasiswa  pada  tahun  2013-2018  yang  diperoleh  dari Bagian Marketing AMIK HASS Bandung. Proses verifikasi kualitas data bertujuan untuk memastikan data yang digunakan pada proses data mining tidak ada kesalahan, yaitu memastikan sumber record terisi  dengan  data  dan  tidak  terdapat anomaly  data .  Jika  terjadi  data  kosong  maka  sesuai  dengan ketentuan record tersebut akan dihapus. Kemudian memastikan tidak ada duplikasi data, jika terdapat duplikasi maka salah satu data akan dihapus.
3.3. Fase Pengolahan Data ( Data Preparation Phase )
Fase  pengolahan  data  terdapat  beberapa  proses  yang  dilakukan  meliputi  pemilihan  data, pembersihan  data  dan  transformasi  data.  Pada  fase  pengolahan  data  dilakukan  pada data  set penelusuran  potensi  dan  minat  calon  mahasiswa  baru  sebanyak  6866 record terdiri  dari  13  atribut. Proses  pemilihan  data  ini  dilakukan  untuk  memilih  atribut  yang  akan  digunakan  pada  pembentukan model algoritma klasifikasi. Proses pembersihan data dilakukan untuk proses cleaning dari data awal sebanyak  6866 record semuanya  tidak  utuh  atau  lengkap,  dimana  data  yang  tidak  lengkap  dibuang atau  tidak  digunakan.  Sehingga  yang  tersisa  sebanyak  5934 record .  Pada  proses  transformasi  data terdapat beberapa atribut yang dapat disederhanakan seperti atribut Alamat menjadi atribut Domisili dan  atribut  Tanggal  Pendaftaran  menjadi  atribut  Status.  Kemudian  dilakukan  konversi  nilai  dari
e-ISSN:2540-9719
atribut  Alamat  terhadap  atribut  Domisili  dengan  menentukan  wilayah  tempat  tinggal  berdasarkan Kota atau Kabupaten. Konversi nilai atribut tanggal pendaftaran terhadap atribut Status pun dilakukan menjadi Daftar atau Tidak Daftar. Nilai atribut Peminatan awalnya berisi data jurusan yang diminati calon  mahasiswa  baru  dikonversi  menjadi  beberapa  kategori  diantaranya  Komputer,  Non  Komputer dan Kerja dalam hal ini tidak melanjutkan untuk kuliah. Tabel 1 merupakan atribut terpilih yang akan digunakan dalam data set pengujian untuk algoritma klasifikasi diantaranya algoritma klasifikasi NB, J48, K-NN, RF dan SVM.
Tabel 1. Atribut Data Set Atribut Keterangan Jenis Kelamin Jenis kelamin calon mahasiswa baru Domisili Wilayah tempat tinggal calon mahasiswa baru Asal Sekolah Asal sekolah calon mahasiswa baru Jurusan Jurusan yang diambil calon mahasiswa baru pada saat sekolah terakhir Pekerjaan Orang Tua  Pekerjaan orang tua calon mahasiswa baru Peminatan Jurusan yang akan dipilih calon mahasiswa baru setelah lulus dari sekolah Minat Kuliah Minat calon mahasiswa baru untuk kuliah di AMIK HASS Bandung Status Status pendaftaran calom mahasiswa baru
Setelah  dilakukan  proses  pemilihan  data,  pembersihan  data  dan  transformasi  data.  Tabel  2 merupakan  sampel record yang  terdapat  dalam data  set pengujian,  atribut  Status  merupakan  atribut target atau label dalam prediksi.
Tabel 2. Sampel Data Set Pengujian Asal Sekolah Jenis Kelamin Domisili Jurusan  Pekerjaan Orang Tua Peminatan Minat Kuliah Status SMA Lab School P Bandung IPS Karyawan Swasta Non Komputer Berminat Tidak Daftar SMAN 1 Cicalengka L Kabupaten Bandung IPA Wiraswasta Komputer Berminat Daftar SMAN 1 Serang Panjang P Bandung IPS Wiraswasta Non Komputer Berminat Tidak Daftar SMA Lab School P Bandung IPS Karyawan Swasta Non Komputer Berminat Tidak Daftar … … … … … … … … SMA  PGRI Ciranjang P Cianjur IPS Wiraswasta Komputer Berminat Daftar
Berdasarkan data  set pengujian  yang  diperoleh,  maka  rekapitulasi  atribut  Status  sebagai  target atau label calon  mahasiswa  baru  yang  mendaftar  dan  tidak  mendaftar  ditunjukkan  pada  Gambar  2. Grafik  menunjukkan  calon  mahasiswa  yang  mendaftar  sebesar  54,87%  atau  3.256 record dan  yang tidak mendaftar sebesar 45,12% atau 2.678 record .
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 2. Grafik Rekapitulasi Atribut Status sebagai Target Prediksi
3.4. Fase Pemodelan ( Modeling Phase )
Penelitian  berbentuk  pengujian  terhadap  data  penelusuran  potensi  dan  minat  calon  mahasiswa baru memilih yang diambil dari Bagian Marketing yang dituangkan dalam bentuk tabel. Data tersebut akan  dilakukan  lima  kali  percobaan  menggunakan  algoritma  klasifikasi  NB,  J48,  K-NN,  RF  dan SVM.
Algoritma  klasifikasi  NB  adalah  pengklasifikasi  probabilistik  sederhana  yang  menghitung sekumpulan  probabilitas  dengan  menghitung  frekuensi  dan  kombinasi  nilai  dalam  kumpulan  data yang  diberikan.  Algoritma  klasifikasi  NB  menggunakan  teorema  Bayes  dan  mengasumsikan  bahwa semua  variabel  adalah  independen  dengan  mempertimbangkan  nilai  variabel  kelas[21].  Teorema Bayes  adalah  rumus  matematika  yang  digunakan  untuk  menentukan  probabilitas  bersyarat,  yang dinamai dari ahli matematika Inggris abad ke-18 Thomas Bayes dijelaskan pada rumus 1.
P(A|B) = 𝑃(𝐴) 𝑃(𝐵|𝐴) P(B)
(1)
P(A|B) adalah peluang terjadinya peristiwa A pada saat peristiwa B terjadi, P(A) adalah peluang terjadinya  peristiwa  A,  P(B|A)  adalah  peluang  terjadinya  peristiwa  B  pada  saat  peristiwa  A  terjadi, P(B) adalah peluang terjadinya B.
Algoritma  klasifikasi  NB  dapat  bekerja  dengan  baik  dari jumlah data set yang  banyak  maupun sedikit[13]. Han dan Kamber menjelaskan bahwa dalam penerapannya terhadap database yang besar, Teorema Bayes tetap mampu bekerja maksimal dan mempunyai keakurasian yang tinggi[7].
Algoritma klasifikasi J48 merupakan implementasi dari algoritma C4.5 yang dikembangkan oleh tim proyek WEKA[22]. Decision Tree merupakan salah satu metode data mining yang paling intuitif dan  populer.  Algoritma  klasifikasi  K-NN  memiliki  konsistensi  yang  kuat.  Ketika  jumlah  data mendekati tak hingga, algoritma ini menjamin error rate yang tidak lebih dari dua kali Bayes error rate [12].
Algoritma klasifikasi RF adalah algoritma yang menggunakan metode pemisahan biner rekursif untuk mencapai node akhir dalam struktur pohon berdasarkan pada pohon klasifikasi dan regresi[23]. Algoritma  klasifikasi  RF  merupakan  salah  satu  model Decision  Tree pada  metode  pembelajaran mesin  yang  populer  digunakan  untuk  mengembangkan  model  prediksi  di  berbagai  penelitian.  Pada Decision  Tree  sering  terjadi overlap ,  terutama  jika  kriteria  dan  kelas  yang  digunakan  dalam  jumlah yang besar. Overlap tersebut dapat diatasi dengan algoritma klasifikasi RF[24]. Algoritma  klasifikasi  SVM  dapat  dikategorikan  baik  dalam forecasting .  Prinsip kerja  algoritma klasifikasi  SVM  didasarkan  atas  prinsip Structural  Risk  Minimization (SRM)  yang  bertujuan  untuk menghasilkan Hyperplane terbaik  yang  memisahkan input  space pada  dua  buah class ,  dan  secara sederhana  prinsip  dasar  metode  ini  adalah linier  classifier atau  pengelompokan  secara  berarah  yang kemudian  dikembangkan  sehingga  mampu  bekerja  secara problemon linier .  Prinsip  ini  sendiri merupakan kombinasi yang baik antara teori komputasi yang telah berkembang jauh sebelum adanya algoritma klasifikasi SVM. [16].
Volume 11, Nomor 2, Mei 2022: 271-290
Skenario pengujian data set yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 5934 record dengan mode  test percentage split yaitu  70%  atau sebanyak  4154 record untuk data  training dan  30%  atau sebanyak 1780 record untuk data testing .
3.5. Fase Evaluasi ( Evaluation Phase )
Fase  evaluasi  dilakukan  terhadap  keefektifan  dan  kualitas  model  yang  digunakan.  Selanjutnya didapatkan  hasil  prediksi  untuk  masing-masing  algoritma  klasifikasi.  Hasil  prediksi  kemudian  diuji tingkat  akurasinya  dengan  bantuan  metode Confusion  Matrix .  Rumus Confusion  Matrix dijelaskan pada rumus 2.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = TP+TN TP+FP+TN+FN (2)
TP  ( True  Positive) adalah  data  positif  yang  diprediksi  benar,  FP  ( False  Positive) adalah  data negatif namun diprediksi sebagai data positif, TN ( True Negative) adalah data negatif yang diprediksi benar,  dan  FN  ( False  Negative) adalah  data  positif  namun  diprediksi  sebagai  data  negatif  Keempat nilai tersebut akan dihitung untuk menentukan tingkat akurasi di setiap algoritma klasifikasi. Sehingga dapat diperoleh nilai akurasi tertinggi.
Receiver  Operating  Characteristic (ROC)  digunakan  untuk  menilai  hasil  prediksi.  Kurva  ROC dibagi  dalam  dua  dimensi,  dimana  tingkat True  Positive diplot  pada  sumbu  Y  dan  tingkat False Positive diplot  pada  sumbu  X.  akan  tetapi  dalam  melakukan  representasi  grafis  untuk  menentukan klasifikasi mana yang lebih baik maka digunakan metode yang melakukan penghitungan luas daerah dibawah kurva ROC yang disebut AUC ( Area Under ROC Curve ). Nilai AUC klasifikasi data mining dapat dibagi menjadi beberapa kelompok[25].

## Tabel 3. Standar Nilai AUC
Nilai AUC  Kualitas AUC
0,90 – 1,00  Excellent Classification 0,80 – 0,90  Good Classification 0,70 – 0,80   Fair Classification 0,60 – 0,70  Poor Classification 0,50 – 0,60  Failuer Classification
3.6. Fase Penyebaran ( Deployment Phase )
Fase  penyebaran  bertujuan  untuk  mempresentasikan  hasil  pengujian  yang  telah  dibuat  dalam bentuk laporan. Sehingga dapat memberikan informasi atau pengetahuan data set dari masing-masing algoritma.  Hasil  tersebut  menjadi  rekomendasi  pihak  perguruan  tinggi  untuk  menentukan  strategi promosi di masa yang akan datang.

## 4 Hasil dan Pembahasan

## 4.1.  Hasil Pengujian Algoritma Klasifikasi NB
Hasil  pengujian  algoritma  klasifikasi  NB  terhadap data  training ditunjukkan  pada  Gambar  3. Pengujian  dilakukan  dengan  metode  yang  sama  terhadap  algoritma  klasifikasi  J48,  K-NN,  RF  dan SVM  yaitu  hasil  output Correctly  Classified  Instances,  Mean  Absolute  Error,  Root  Mean  Squared Error, Average Precision, Average Recall, Time Taken to Build Model , Time Taken to Test Model on Test Split, F-Measure dan Area Under ROC.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 3. Hasil Pengujian Algoritma Klasifikasi NB
Hasil pengujian menggunakan algoritma klasifikasi NB memiliki tingkat akurasi sebesar 87,24%. Rasio  prediksi  benar  sebanyak  1553 record dari  keseluruhan data  testing yang  diujikan.  Tingkat kesalahan hasil prediksi dapat dilihat dari nilai Root Mean Squared Error yang mempunyai nilai 0,30 sedangkan  tingkat  rata-rata  kesalahan  antara  nilai  aktual  dan  nilai  prediksi  dapat  dilihat  dari Mean Absolute  Error sebesar  0,17. Precision pada  kelas  Daftar  sebesar  92,40%  menunjukkan  bahwa persentase calon mahasiswa baru yang benar mendaftar dari keseluruhan calon mahasiswa baru yang diprediksi  mendaftar.  Kelas  Tidak  Daftar  memiliki Precision sebesar  82,10%  menunjukkan  bahwa persentase calon mahasiswa baru yang benar tidak mendaftar dari keseluruhan calon mahasiswa baru mahasiswa yang diprediksi tidak mendaftar.
Recall pada  kelas  Daftar  memiliki  nilai  sebesar  83,60%  menunjukkan  bahwa  persentase  calon mahasiswa  baru  yang  diprediksi  mendaftar  dibandingkan  keseluruhan  calon  mahasiswa  baru  yang sebenarnya  mendaftar. Recall pada  kelas  Tidak  Daftar  memiliki  nilai  sebesar  91,70%  menunjukkan bahwa  persentase  calon  mahasiswa  baru  yang  diprediksi  tidak  mendaftar  dibandingkan  keseluruhan calon mahasiswa baru yang sebenarnya tidak mendaftar.
Confusion  Matrix algoritma  klasifikasi  NB  baris  pertama  memiliki  nilai  817  dan  160.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  terdapat instance  class Daftar  dalam data  testing diantaranya  817 record dinyatakan benar diprediksi sebagai kelas Daftar dan 160 record dinyatakan salah diprediksi sebagai kelas Tidak Daftar. Baris kedua terdapat nilai 67 dan 736 menunjukkan bahwa terdapat instance class Tidak  Daftar  dalam data  testing diantaranya  67 record dinyatakan  salah  diprediksi  sebagai  kelas Daftar dan 736 record dinyatakan benar diprediksi kelas Tidak Daftar. Gambar 4 menunjukkan hasil prediksi pada data testing . Sedangkan Waktu yang dibutuhkan dalam test model selama 0,05 detik.
Gambar 4. Hasil Prediksi Algoritma Klasifikasi NB
AUC dihitung untuk mengukur perbedaan performansi. Gambar 5 merupakan kurva ROC yang menunjukkan  akurasi  dan  membandingkan  klasifikasi  secara visual dengan False  Positive sebagai garis horizontal dan True Negative sebagai garis vertical . Berdasarkan hasil pengujian menggunakan pengukuran algoritma klasifikasi NB didapatkan hasil AUC sebesar 0,95.
Gambar 5. AUC Algoritma Klasifikasi NB

## 4.2. Hasil Pengujian Algoritma Klasifikasi J48
Hasil  pengujian  algoritma  klasifikasi  J48 terhadap data  training ditunjukkan  pada  Gambar  6. Pengujian  dilakukan  dengan  metode  yang  sama  terhadap  algoritma  klasifikasi  NB,  K-NN,  RF  dan SVM.

## Gambar 6. Hasil Pengujian Algoritma Klasifikasi J48
Hasil pengujian menggunakan algoritma klasifikasi J48 memiliki tingkat akurasi sebesar 90,33%. Rasio  prediksi  benar  sebanyak  1608 record dari  keseluruhan data  testing yang  diujikan.  Tingkat kesalahan hasil prediksi dapat dilihat dari nilai Root Mean Squared Error yang mempunyai nilai 0,26 sedangkan  tingkat  rata-rata  kesalahan  antara  nilai  aktual  dan  nilai  prediksi  dapat  dilihat  dari Mean Absolute Error memiliki nilai sebesar 0,13. Precision pada kelas Daftar 92,70% menunjukkan bahwa persentase calon mahasiswa baru yang benar mendaftar dari keseluruhan calon mahasiswa baru yang diprediksi  mendaftar.  Kelas  Tidak  Daftar  memiliki  nilai Precision sebesar  87,70%  menunjukkan bahwa  persentase  calon  mahasiswa  baru  yang  benar  tidak  mendaftar  dari  keseluruhan  calon mahasiswa baru mahasiswa yang diprediksi tidak mendaftar.
Recall pada  kelas  Daftar  memiliki  nilai  sebesar  89,50%  menunjukkan  bahwa  persentase  calon mahasiswa  baru  yang  diprediksi  mendaftar  dibandingkan  keseluruhan  calon  mahasiswa  baru  yang sebenarnya  mendaftar. Recall pada  kelas  Tidak  daftar  memiliki  nilai  sebesar  91,40%  menunjukkan bahwa  persentase  calon  mahasiswa  baru  yang  diprediksi  tidak  mendaftar  dibandingkan  keseluruhan calon mahasiswa baru yang sebenarnya tidak mendaftar.
Confusion  Matrix algoritma  klasifikasi  J48  pada  baris  pertama  terdapat  nilai  874  dan  103.  Hal tersebut  menunjukkan  bahwa  ada instance class Daftar  dalam data  testing diantaranya  874 record
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
dinyatakan benar diprediksi sebagai kelas Daftar dan 103 record dinyatakan salah diprediksi sebagai kelas  Tidak  Daftar.  Baris  kedua  terdapat  nilai  69  dan  734  menunjukkan  bahwa  ada instance class Tidak  Daftar  dalam data  testing diantaranya  69 record dinyatakan  salah  diprediksi  sebagai  kelas Daftar dan 734 record dinyatakan benar diprediksi sebagai kelas Tidak Daftar. Gambar 7 merupakan hasil prediksi terhadap data testing sedangkan waktu yang dibutuhkan dalam test model selama 0.05 detik.

## Gambar 7. Hasil Prediksi Algoritma Klasifikasi J48
AUC dihitung untuk mengukur perbedaan performansi. Gambar 8 menunjukkan hasil pengujian AUC menggunakan pengukuran J48 , nilai yang didapat sebesar 0,97.
Gambar 8. AUC Algoritma Klasifikasi J48

## 4.3. Hasil Pengujian Algoritma Klasifikasi K-NN
Hasil  pengujian  algoritma  KNN  terhadap data  training ditunjukkan  pada  Gambar  9,  pengujian dilakukan dengan metode yang sama pada algoritma klasifikasi NB, J48, RF dan SVM.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 9. Hasil Pengujian Algoritma Klasifikasi K-NN
Hasil  pengujian  menggunakan  algoritma  klasifikasi  K-NN  memiliki  tingkat  akurasi  sebesar 87,52%.  Rasio  prediksi  benar  sebanyak  1558 record dari  keseluruhan data  testing yang  diujikan. Tingkat kesalahan hasil prediksi dapat dilihat dari nilai Root Mean Squared Error yang  mempunyai nilai 0,31 sedangkan tingkat rata-rata kesalahan antara nilai aktual dan nilai prediksi dapat dilihat dari Mean Absolute Error sebesar 0,15. Precision pada kelas Daftar sebesar 88,60% menunjukkan bahwa persentase calon mahasiswa baru yang benar mendaftar dari keseluruhan calon mahasiswa baru yang diprediksi  mendaftar.  Kelas  Tidak  Daftar  memiliki Precision sebesar  86,30%  menunjukkan  bahwa persentase calon mahasiswa baru yang benar tidak mendaftar dari keseluruhan calon mahasiswa baru mahasiswa yang diprediksi tidak mendaftar.
Recall pada  kelas  Daftar  memiliki  nilai  sebesar  88,70%  menunjukkan  bahwa  persentase  calon mahasiswa  baru  yang  diprediksi  mendaftar  dibandingkan  keseluruhan  calon  mahasiswa  baru  yang sebenarnya  mendaftar.  Sedangkan Recall pada  kelas  Tidak  daftar  memiliki  nilai  sebesar  86,10% menunjukkan bahwa persentase calon mahasiswa baru yang diprediksi tidak mendaftar dibandingkan keseluruhan calon mahasiswa baru yang sebenarnya tidak mendaftar.
Confusion Matrix algoritma klasifikasi K-NN pada baris pertama terdapat nilai 867 dan 110. Hal ini  menunjukkan  bahwa  ada instance class Daftar  dalam data  testing diantaranya  867 record dinyatakan benar diprediksi sebagai kelas Daftar dan 110 record dinyatakan salah diprediksi sebagai kelas  Tidak  Daftar.  Pada  Baris  kedua  terdapat  nilai  112  dan  691  menunjukkan  bahwa  ada instance class Tidak Daftar dalam data testing diantaranya 112 record dinyatakan salah sebagai kelas Daftar dan 691 record dinyatakan benar diprediksi sebagai kelas Tidak Daftar. Gambar 10 merupakan hasil prediksi terhadap data testing sedangkan waktu yang dibutuhkan dalam test model selama 1,2 detik.

## Gambar 10. Hasil Prediksi Algoritma Klasifikasi K-NN
AUC  dihitung  untuk  mengukur  perbedaan  performansi.  Gambar  11  merupakan  hasil  pengujian AUC menggunakan pengukuran algoritma klasifikasi K-NN didapatkan hasil AUC sebesar 0,93.

## Gambar 11. AUC Algoritma Klasifikai K-NN

## 4.4. Hasil Pengujian Algoritma Klasifikasi RF
Hasil  pengujian  algoritma  RF  terhadap data  training ditunjukkan  pada  Gambar  12,  pengujian dilakukan dengan metode yang sama pada algoritma klasifikasi NB, J48, K-NN dan SVM.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 12. Hasil Pengujian Algoritma Klasifikasi RF
Hasil pengujian menggunakan algoritma klasifikasi RF memiliki tingkat akurasi sebesar 89,04%. Rasio  prediksi  benar  sebesar  1585 record dari  keseluruhan data  testing yang  diujikan.  Tingkat kesalahan hasil prediksi dapat dilihat dari nilai Root Mean Squared Error yang mempunyai nilai 0,28 sedangkan  tingkat  rata-rata  kesalahan  antara  nilai  aktual  dan  nilai  prediksi  dapat  dilihat  dari Mean Absolute  Error sebesar  0,14. Precision pada  kelas  Daftar  sebesar  90,80%  menunjukkan  bahwa persentase calon mahasiswa baru yang benar mendaftar dari keseluruhan calon mahasiswa baru yang diprediksi  mendaftar.  Kelas  Tidak  Daftar  memiliki Precision sebesar  87,00%  menunjukkan  bahwa persentase calon mahasiswa baru yang benar tidak mendaftar dari keseluruhan calon mahasiswa baru mahasiswa yang diprediksi tidak mendaftar.
Recall pada  kelas  Daftar  memiliki  nilai  sebesar  89,00%  menunjukkan  bahwa  persentase  calon mahasiswa  baru  yang  diprediksi  mendaftar  dibandingkan  keseluruhan  calon  mahasiswa  baru  yang sebenarnya mendaftar. Recall pada kelas Tidak daftar sebesar 89,00% menunjukkan bahwa persentase calon  mahasiswa  baru  yang  diprediksi  tidak  mendaftar  dibandingkan  keseluruhan  calon  mahasiswa baru yang sebenarnya tidak mendaftar.
Confusion  Matrix algoritma  klasifikasi  RF  pada  baris  pertama  terdapat  nilai  870  dan  107 menunjukkan bahwa ada instance class Daftar dalam data testing diantaranya 870 record dinyatakan benar diprediksi sebagai kelas Daftar dan 107 record dinyatakan salah diprediksi sebagai kelas Tidak Daftar.  Pada  Baris  kedua  terdapat  nilai  88  dan  715  menunjukkan  bahwa  ada instance class Tidak Daftar dalam data testing diantaranya 88 record dinyatakan salah diprediksi sebagai kelas Daftar dan 715 record dinyatakan  benar  diprediksi  sebagai  kelas  Tidak  Daftar.  Gambar  13  menunjukkan  hasil prediksi terhadap data testing sedangkan waktu yang dibutuhkan dalam test model selama 0,14 detik.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 13. Hasil Prediksi Algoritma Klasifikasi RF
AUC dihitung untuk mengukur perbedaan performansi. Gambar 14 menunjukkan hasil pengujian menggunakan pengukuran algoritma klasifikasi RF didapatkan hasil AUC sebesar 0,96.

## Gambar 14. AUC Algoritma Klasifikasi RF

## 4.5. Hasil Pengujian Algoritma Klasifikasi SVM
Hasil pengujian algoritma klasifikasi SVM terhadap data training ditunjukkan pada Gambar 15, pengujian dilakukan dengan metode yang sama pada algoritma klasifikasi NB, J48, K-NN dan RF.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 15. Hasil Pengujian Algoritma Klasifikasi SVM
Hasil  pengujian  algoritma  klasifikasi  SVM  memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  88,43%.  Rasio prediksi benar sebanyak 1585 record dari keseluruhan data testing yang diujikan. Tingkat kesalahan hasil prediksi dapat dilihat dari nilai Root Mean Squared Error yang mempunyai nilai 0,34 sedangkan tingkat rata-rata kesalahan antara nilai aktual dan nilai prediksi dapat dilihat dari Mean Absolute Error sebesar  0,12. Precision pada  kelas  Daftar  sebesar  93,20%  menunjukkan  bahwa  persentase  calon mahasiswa  baru  yang  benar  mendaftar  dari  keseluruhan  calon  mahasiswa  baru  yang  diprediksi mendaftar.  Kelas  Tidak  Daftar  memiliki Precision sebesar  83,70%  menunjukkan  bahwa  persentase calon mahasiswa baru yang benar tidak mendaftar dari keseluruhan calon mahasiswa baru mahasiswa yang diprediksi tidak mendaftar.
Recall pada  kelas  Daftar  memiliki  nilai  sebesar  85,20%  menunjukkan  bahwa  persentase  calon mahasiswa  baru  yang  diprediksi  mendaftar  dibandingkan  keseluruhan  calon  mahasiswa  baru  yang sebenarnya  mendaftar.  Sedangkan Recall untuk  kelas  Tidak  daftar  sebesar  92,40%  menunjukkan bahwa  persentase  calon  mahasiswa  baru  yang  diprediksi  tidak  mendaftar  dibandingkan  keseluruhan calon mahasiswa baru yang sebenarnya tidak mendaftar.
Confusion Matrix algoritma klasifikasi SVM pada baris pertama terdapat nilai 832 dan 145. Hal ini  menunjukkan  bahwa  ada instance class Daftar  dalam data  testing diantaranya  832 record dinyatakan benar di prediksi sebagai kelas Daftar dan 145 record dinyatakan salah diprediksi sebagai kelas  Tidak  Daftar.  Pada  Baris  kedua  terdapat  nilai  61  dan  742  menunjukkan  bahwa  ada instance class Tidak Daftar dalam data testing diantaranya 61 record dinyatakan salah diprediksi sebagai kelas Daftar dan 742 record dinyatakan benar diprediksi sebagai kelas Tidak Daftar. Hasil prediksi terhadap data testing pada  algoritma  klasifikasi  SVM  ditunjukkan  pada  Gambar  16,  sedangkan  waktu  yang dibutuhkan dalam test model selama 0,06 detik.

## Gambar 16. Hasil Prediksi Algoritma Klasifikasi SVM
AUC  dihitung  untuk  mengukur  perbedaan  performansi.  Gambar  17  merupakan  hasil  pengujian menggunakan pengukuran algoritma klasifikasi SVM didapatkan hasil AUC sebesar 0,89.

## Gambar 17. AUC Algoritma Klasifikasi SVM

## 4.6. Hasil Perbandingan Algoritma Klasifikasi
Perbandingan  kinerja  algoritma  klasifikasi  pada  penelitian  ini  berdasarkan  hasil  output  pada kelima algoritma klasifikasi . Tabel 4 menunjukkan perbandingan kinerja kelima algoritma klasifikasi pada data set penelusuran potensi dan minat calon mahasiswa baru.
Tabel 4. Perbandingan Kinerja Correctly Classified Instances , Mean Absolute Error , Root Mean Squared Error , Root Mean Squared Error dan Average Precision Algoritma Klasifikasi Correctly Classified Instances (%) Mean Absolute Error Root Mean Squared Error Average Precision (%) NB 87,25 0,17 0,30 87,80 J48 90,34 0,13 0,26 90,40 K-NN 87,53 0,15 0,31 87,50 RF 89,04 0,14 0,28 89,10 SVM 88,43 0,12 0,34 88,90
Akurasi  klasifikasi  secara  umum  dapat  ditentukan  berdasarkan Correctly  Classified  Instances . Berdasarkan  Tabel  4  Nilai  akurasi  prediksi  tertinggi  adalah  algoritma  klasifikasi  J48 dengan  nilai akurasi sebesar 90,34% diikuti RF sebesar 89,04%, SVM sebesar 88,43%, K-NN sebesar 87,53% dan algoritma  klasifikasi  NB  memiliki  akurasi  terendah  dari  keempat  klasifikasi  yaitu  sebesar  87,23%. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  J48 merupakan  algoritma  klasifikasi  yang  memiliki  akurasi  lebih  baik terhadap data set dibandingkan algoritma klasifikasi NB , K-NN, RF dan SVM. Mean Absolute Error merupakan perbedaan rata-rata antara nilai absolut dan nilai prediksi. Mean Absolute  Error pada  kelima  algoritma.  Algoritma  klasifikasi  SVM memiliki  nilai Mean  Absolute Error paling rendah sebesar 0,12 diikuti J48 sebesar 0,13, RF sebesar 0,14,  K-NN sebesar 0,15 dan NB sebesar  0,17.  Semakin  mendekati  nilai  nol  pada Mean  Absolute  Error maka  model  klasifikasi semakin baik.
Root Mean Squared Error merupakan tingkat kesalahan hasil prediksi. Algoritma klasifikasi J48 memiliki nilai terendah yaitu 0,26 diikuti RF sebesar 0,28, NB sebesar 0,30, K-NN sebesar 0,31, dan SVM  0,34.  Semakin  tinggi  nilai  akurasi  dan  semakin  rendah  nilai  tingkat  kesalahan  prediksi  maka performansi model klasifikasi semakin baik.
Average precision merupakan rasio rata-rata dari hasil positif yang benar terhadap hasil prediksi yang  positif.  Perbandingan Average  Precision pada  kelima  algoritma  klasifikasi  terlihat  bahwa Average Precision tertinggi  pada  algoritma  klasifikasi  J48 sebesar  90,40%  diikuti  NB sebesar 87,80%, K-NN sebesar 87,50%, RF sebesar 89,10% dan SVM sebesar 88,90%. Semakin tinggi nilai Average Precision maka model klasifikasi semakin baik.
Tabel 5. Perbandingan Kinerja Average Recall , Average F-Measure , AUROC , Time Taken to
Test Model on Test Split dan Time Taken to Build Model Algoritma Klasifikasi Average Recall (%) Average F- Measure (%) AUROC Time Taken to Test Model on Test Split (second) Time Taken to Build Model (second) NB 87,20 87,30 0,95 0,03 0,02 J48 90,30 90,40 0,97 0,05 0,09 K-NN                       87,50 87,50 0,93 1,20 0,00 RF 89,00 89,10 0,96 0,14 1,34 SVM 88,40 88,50 0,89 0,06 19,61
Average  Recall merupakan  rasio  prediksi  positif  yang  benar  terhadap  data  keseluruhan  yang benar-benar  positif.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  calon  mahasiswa  yang  diprediksi  mendaftar dibandingkan  keseluruhan  calon  mahasiswa  yang  sebenarnya  mendaftar.  Perbandingan Average Recall pada  kelima  algoritma  klasifikasi  terlihat Average  Recall tertinggi  pada  algoritma  klasifikasi J48 sebesar 90,30% diikuti K-NN sebesar 87,50%, NB sebesar 87,20%, RF sebesar 89,00% dan SVM sebesar 88,40%. Semakin tinggi nilai Average Recall maka model klasifikasi semakin baik.
Time  Taken  to  Build  Model merupakan  waktu  yang  dibutuhkan  algoritma  untuk  membentuk model dari data training dalam satuan detik. Perbandingan Time Taken to Build Model pada kelima algoritma  klasifikasi,  terlihat  waktu  yang  dibutuhkan  algoritma  klasifikasi  K-NN  paling  cepat  yaitu 0,00  detik  diikuti  NB selama  0,02  detik,  J48 selama  0,09  detik,  RF selama  1,34  detik,  dan  SVM selama 19,61 detik. Semakin cepat waktu yang dibutuhkan maka model semakin baik.
Time  Taken  to  Test  Model  on  Test  Split merupakan  waktu  yang  dibutuhkan  model  dalam melakukan  pengujian data  testing dalam  satuan  detik.  Perbandingan Time  Taken  to  Test  Model  on Test  Split pada  kelima  algoritma  klasifikasi,  terlihat  waktu  yang  dibutuhkan  dalam  pengujian data testing , algoritma klasifikasi NB paling cepat selama 0,03 detik diikuti J48 selama 0,05 detik, K-NN selama  1,20  detik,  RF  selama  0,14  detik  dan  SVM  selama  0,06  detik.  Semakin  cepat  waktu  yang dibutuhkan maka model semakin baik.
F-Measure merupakan  salah  satu  perhitungan  evaluasi  yang  menggabungkan recall dan precision . Perbandingan hasil pengukuran F-Measure pada kelima algoritma klasifikasi, terlihat nilai F-Measure tertinggi pada algoritma klasifikasi J48 sebesar 90,40% diikuti K-NN sebesar 87,50%, NB sebesar  87,30%,  RF sebesar  89,10%  dan Support  Vector sebesar  88,50%.  Semakin  tinggi  hasil pengukuran F-Measure maka model klasifikasi semakin baik.
e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
AUC merupakan pengujian untuk mengukur perbedaan performansi model. Perbandingan  AUC pada  kelima  algoritma  klasifikasi,  terlihat  pengujian  perfomansi  model  tertinggi  terdapat  pada algoritma klasifikasi J48 sebesar 0,97 diikuti NB sebesar 0,95, K-NN sebesar 0,93, RF sebesar 0,96, SVM  sebesar  0,89.  Hasil  pengujian  AUC  algoritma  klasifikasi  J48,  NB,  K-NN  dan  RF termasuk dalam  kategori Excellent  Classification sedangkan  algoritma  klasifikasi  SVM termasuk  dalam kategori Good  Classification [25].  Semakin  tinggi  nilai  AUC  maka  performansi  model  klasifikasi semakin baik.

## 5 Kesimpulan
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  menganalisa  perbandingan  kinerja  algoritma  klasifikasi data mining pada data  set penelusuran  potensi  dan  minat  calon  mahasiswa  baru.  Berdasarkan  hasil pengujian  terhadap  kelima  algoritma  klasifikasi  yaitu  NB,  J48,  K-NN,  RF  dan  SVM.  Nilai  akurasi tertinggi  diperoleh  algoritma  klasifikasi  J48  sebesar  90,34%  terdiri  dari  1608 record yang terklarifikasi  benar  dari  1780 data  testing ,  selain  itu  algoritma  klasifikasi  J48  memiliki  tingkat kesalahan  prediksi  yang  paling  rendah  sebesar  0,26.  Meskipun  demikian,  perbedaan  tingkat  akurasi dengan keempat algoritma lainnya tidak menunjukkan perbedaan yang cukup signifikan. RF memiliki nilai akurasi sebesar 89,04% terdiri dari 1585 record yang terklarifikasi benar dari 1780 data testing . Algoritma  klasifikasi  SVM  memiliki  nilai  akurasi  sebesar  88,43%  terdiri  dari  1574 record yang terklarifikasi  benar  dari  1780 data  testing .  K-NN  memiliki  nilai  akurasi  sebesar  87,53%  terdiri  dari 1558 record yang terklarifikasi benar dari 1780 data testing . NB memiliki akurasi lebih rendah dari keempat  algoritma  klasifikasi  sebesar  87,25%  terdiri dari 1553 record yang  terklarifikasi  benar  dari 1780 data testing .
Perbandingan  hasil  pengujian  AUC,  algoritma  klasifikasi  J48  memiliki  nilai  performansi tertinggi  sebesar  0,97.  Meskipun  demikian,  hasil  pengujian  AUC  pada  algoritma  klasifikasi  NB,  K- NN  dan  RF  tidak  menunjukkan  perbedaan  yang  cukup  signifikan,  sehingga  keempat  algoritma klasifikasi  tersebut  termasuk  dalam  kategori Excellent  Classification .  Berbeda  pada  algoritma klasifikasi  SVM  yang  memiliki  nilai  AUC  terendah  dari  keempat  klasifikasi  dan  termasuk  dalam kategori Good Classification .
Hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma  klasifikasi  J48 merupakan algoritma terbaik pada pengujian data set penelusuran potensi dan minat calon mahasiswa baru.  Algoritma  klasifikasi  J48  memiliki  aturan  eksplisit  untuk  klasifikasi  dan  penanganan  data heterogen  yang  tepat,  berdasarkan  hasil  pengujian  aturan  yang  dimiliki  pada  algoritma  tersebut sebanyak  255 rule .  Hasil  penelitian  sebelumnya  dikemukan  oleh  peneliti[10].  Pada  penelitiannya dikemukakan  bahwa  algoritma  klasifikasi  J48  memiliki  tingkat  akurasi  terbaik,  meskipun  demikian penelitian  ini  menggunakan  objek, data  set ,  dan  atribut  yang  berbeda  yaitu  asal  sekolah,  jenis kelamin, domisili, jurusan, pekerjaan orang tua, peminatan, minat kuliah dan status.
Kontribusi penelitian ini, memberikan peluang kepada peneliti lain, untuk melakukan penelitian menggunakan  algoritma  klasifikasi  dalam  kegiatan  penerimaan  mahasiswa  baru.  Sehingga  pihak perguruan  tinggi  dapat  menerapkan  berbagai  strategi  promosi  untuk  keberlangsungan  kegiatan pembelajaran di masa pandemi Covid-19.

## Ucapan Terima Kasih
Peneliti mengucapkan terima kasih kepada Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan Teknologi  yang  telah  memberikan  kesempatan  untuk  melaksanakan  penelitian  dengan  skema Penelitian  Dasar  Pemula  tahun  pelaksanaan  2021  serta  Lembaga  Penelitian  dan  Pengabdian Masyarakat  (LPPM)  Universitas  Informatika  dan  Bisnis  Indonesia  yang  telah  mendorong  dan memfasilitasi dalam setiap pelaksanaan penelitian.

## Referensi
[1] D.  Aribowo  and  A.  E.  H.  Setiadi,  “Analisa  Komparasi  Algoritma  Data  Mining  untuk Klasifikasi  Heregistrasi  Calon  Mahasiswa  STMIK  Widya  Pratama,” IC-Tech ,  vol.  13,  no.  2, pp.  1–6,  Sep.  2018,  Accessed:  Jul.  29,  2021.  [Online].  Available:  https://ejournal.stmik- wp.ac.id/index.php/ictech/article/view/30.
Volume 11, Nomor 2, Mei 2022: 271-290
[2] Z.  Zulfauzi  and  M.  N.  Alamsyah,  “Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk  Prediksi Penerimaan  Mahasiswa  Baru  Studi  Kasus  Universitas  Bina  Insan  Fakultas  Komputer,” J. Teknol. Inf. Mura , vol. 12, no. 02, pp. 156–165, Dec. 2020, doi: 10.32767/JTI.V12I02.1096.
[3] R. K. Niswatin, “Sistem Seleksi Penerimaan Mahasiswa Baru Menggunakan Metode Weighted Product  (WP),”  in Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  dan  Multimedia  2016 ,  Feb.  2016, vol.  4,  no.  1,  pp.  1.3-31,  Accessed:  Aug.  20,  2021.  [Online].  Available: https://ojs.amikom.ac.id/index.php/semnasteknomedia/article/view/1338.
[4] I. Kurniawati, R. E. Indrajit, and M. Fauzi, “Peran Bussines Intelligence Dalam Menentukan Strategi  Promosi Penerimaan Mahasiswa Baru,” IKRA-ITH Inform.  J. Komput. dan Inform. , vol.  1,  no.  2,  pp.  70–79,  2017,  Accessed:  Aug.  20,  2021.  [Online].  Available: https://journals.upi-yai.ac.id/index.php/ikraith-informatika/article/view/122.
[5] N.  Yahya  and  A.  Jananto,  “Komparasi  Kinerja  Algoritma  C.45  dan  Naive  Bayes  untuk Prediksi  Kegiatan  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  (Studi  Kasus :  Universitas  STIKUBANK Semarang),” in Prosiding SENDI_U , 2019, pp. 221–228, Accessed: Mar. 08, 2021. [Online]. Available: https://www.unisbank.ac.id/ojs/index.php/sendi_u/article/view/7389.
[6] N. A. Haris, M. Abdullah, N. Hasim, and F. Abdul Rahman, “A study on students enrollment prediction using data mining,” Jan. 2016, doi: 10.1145/2857546.2857592.
[7] J. Han, M. Kamber, and J. Pei, Data Mining: Concepts and Techniques Third Edition , Third Edit. Morgan Kaufmann, 2012.
[8] B.  Nakhkob  and  M.  Khademi,  “Predicted  Increase  Enrollment  in  Higher  Education  Using Neural Networks and Data Mining Techniques,” J. Adv. Comput. Res. , vol. 7, no. 4, pp. 125– 140, Nov.
2016, Accessed:
Jul. 29, 2021. [Online]. Available:
http://jacr.iausari.ac.ir/article_651013.html.
[9] A.  P.  Dela  Cruz et  al. , “Higher education institution (Hei) enrollment forecasting using data mining technique,” Int. J. Adv. Trends Comput. Sci. Eng. , vol. 9, no. 2, pp. 2060–2064, Mar. 2020, doi: 10.30534/IJATCSE/2020/179922020.
[10] S. K. Wanjau and G. M. Muketha, “Improving Student Enrollment Prediction Using Ensemble Classifiers,” Int. J. Comput. Appl. Technol. Res. , vol. 7, no. 3, pp. 122–128, 2018, Accessed: Jul. 29, 2021. [Online]. Available: http://repository.mut.ac.ke/handle/123456789/2998.
[11] S.  Shilbayeh  and  A.  Abonamah,  “Predicting  Student  Enrolments  and  Attrition  Patterns  in Higher Educational Institutions using Machine Learning,” Int.  Arab  J.  Inf.  Technol. ,  vol.  18, no. 4, pp. 562–567, 2021, doi: 10.34028/18/4/8.
[12] M.  Mubassiran  and  M.  I.  Choldun,  “Penerapan  Algoritma  K-Nearest  Neighbors  Untuk Menentukan  Pola  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  (Studi  Kasus:  Politeknik  Pos  Indonesia),” Improve ,  vol.  11,  no.  2,  pp.  1–8,  Nov.  2019,  Accessed:  Jul.  29,  2021.  [Online].  Available: https://ejurnal.poltekpos.ac.id/index.php/improve/article/view/746.
[13] I.  Loelianto,  M.  S.  S.  Thayf,  and  H.  Angriani,  “Implementasi  Teori  Naive  Bayes  Dalam Klasifikasi  Calon  Mahasiswa  Baru  STMIK  Kharisma  Makassar,” SINTECH  (Science  Inf. Technol. J. , vol. 3, no. 2, pp. 110–117, Oct. 2020, doi:
10.31598/SINTECHJOURNAL.V3I2.651.
[14] K. A. Pratama, G. A. Pradnyana, and I. K. R. Arthana, “Pengembangan Sistem Cerdas Untuk Prediksi  Daftar  Kembali  Mahasiswa  Baru  Dengan  Metode  Naive  Bayes  (Studi  Kasus: Universitas Pendidikan Ganesha),” SINTECH (Science Inf. Technol. J. , vol. 3, no. 1, pp. 22– 34, Apr. 2020, doi: 10.31598/SINTECHJOURNAL.V3I1.523.
[15] M.  L.  Dalafranka,  “Penerapan  Algoritma  Id3  untuk  Mendukung  Sosialisasi  Penerimaan Mahasiswa Baru yang Tepat Sasaran di UIN Raden Fatah Palembang,” Teknomatika , vol. 10, no.  2,  pp.  141–150,  Oct.  2020,  Accessed:  Jul.  29,  2021.  [Online].  Available: http://ojs.palcomtech.com/index.php/teknomatika/article/view/501.
[16] A.  Handayanto,  K.  Latifa,  N.  D.  Saputro,  and  R.  R.  Waliansyah,  “Analisis  dan  Penerapan Algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM)  dalam  Data  Mining  untuk  Menunjang  Strategi Promosi,” JUITA  J.  Inform. ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  71–79,  Nov.  2019,  doi: 10.30595/JUITA.V7I2.4378.
[17] S.  Wulandari  and  M.  Iqbal,  “Analisis  Kelayakan  Lokasi  Promosi  Dalam  Penerimaan Mahasiswa Baru (PMB) Dengan Algoritma Naïve Bayes & Decission Tree C4.5,” KILAT , vol. 10, no. 1, pp. 169–178, Apr. 2021, doi: 10.33322/KILAT.V10I1.1196.
Volume 11, Nomor 2, Mei 2022: 271-290
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[18] “Weka  3  -  Data  Mining  with  Open  Source  Machine  Learning  Software  in  Java.”  Waikato University, Accessed: Jul. 31, 2021. [Online]. Available:
https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/.
[19] D. T. Larose and C. D. Larose, Data Mining and Predictive Analytics . Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, Inc., 2015.
[20] B. Budiman, R. Nursyanti, R. Y. R. Alamsyah, and I. Akbar, “Data Mining  Implementation Using  Naïve  Bayes  Algorithm  and  Decision  Tree  J48  In  Determining  Concentration Selection,” Int.  J.  Quant.  Res.  Model. ,  vol.  1,  no.  3,  pp.  123–134,  Sep.  2020,  doi: 10.46336/ijqrm.v1i3.72.
[21] M. M. Saritas and A. Yasar, “Performance Analysis of ANN and Naive Bayes Classification Algorithm for Data Classification,” Int. J. Intell. Syst. Appl. Eng. , vol. 7, no. 2, pp. 88–91, Jun. 2019, doi: 10.1039/b000000x.
[22] “J48  numbers  -  Weka  Wiki.”  https://waikato.github.io/weka-wiki/not_so_faq/j48_numbers/ (accessed Mar. 08, 2021).
[23] L. Breiman, “Random Forests,” Mach. Learn. 2001 451 , vol. 45, no. 1, pp. 5–32, Oct. 2001, doi: 10.1023/A:1010933404324.
[24] J.  L.  Speiser,  M.  E.  Miller,  J.  Tooze,  and  E.  Ip,  “A  comparison  of  random  forest  variable selection methods for classification prediction modeling,” Expert Syst. Appl. , vol. 134, pp. 93– 101, Nov. 2019, doi: 10.1016/J.ESWA.2019.05.028.
[25] F. Gorunescu, Data Mining: Concepts, Models and Techniques . Berlin: Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2011.